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      2. 深度视觉
        通过深度学习与机器感知技术相融合,让数据可以被实时感知、识别、分析、提取,为行业提供智慧化数据服务。
        图像识别
        基于深度学习及大规模样本训练,准确识别图片或视频流中的物体名称、类别、位置、置信度等信息。
        多目标跟踪
        自动提取兴趣目标,通过运动轨迹信息,实现对背景复杂、群体监控视频或大场景中多个运动目标的连续快速跟踪捕捉。
        物体体检
        基于深度学习、多层神经网络及大规模图像训练,检测图片或视频流中的人、车、动物及其他物体的位置、置信度等综合信息。
        交通事故检测
        基于对交通关键要素以及相关交通重点管理目标进行自动识别、轨迹跟踪、智能分析,实现目标行为分析及事件发现。
        对象特征提取
        提取目标的有效特征和关键信息进行属性分析,实现不同场景、不同光照和拍摄角度变化下各类信息的精准识别。
        视频结构化
        自动分析、提取视频中有价值的素材(人脸属性、人体行为、车辆属性、交通事件和场景),提供丰富的结构化信息。
        图像搜索
        以图搜图,智能搜索出相同或相似的图片,通过数据快速聚类以及相应的置信度分数与阈值,以供评估。
        人脸识别
        准确识别图片或视频流中的人脸信息,可适应侧脸、遮挡、模糊、表情变化等各种应用场景和实际环境。
        人证合一
        人证合一验证技术使用机器识别代替人工识别,提高识别准确度和识别速度,具有唯一性、安全性、快速性的特征。
        舆情搜索
        通过对舆情信息的自动采集和多维度分析,提供实时舆情、语义分析、搜索指数及事件脉络等数据与分析能力。
        关系图谱
        利用知识图谱技术构建兴趣图谱,无缝展现对象关联信息,实现对象关系描述,围绕给定的对象不断发现其关联信息。
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